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Pandas DataFrame rpow() 方法

❮ DataFrame 参考


示例

找到 DataFrame 中每个值的 5 次指数幂

import pandas as pd

data = {
  "points": [4, 5, 6],
  "total": [10, 12, 15]
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df.rpow(5))
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定义和用法

rpow() 方法将指定数字作为底数,DataFrame 中的每个值作为指数。

此方法称为 幂,类似于 pow() 方法,但它计算的是 54 而不是 45

指定的数字必须是可以用来计算 DataFrame 中值的对象。它可以是示例中的常数,也可以是列表式对象,例如列表 [5, 10] 或元组 {"points": 5, "total": 10},或者 Pandas Series 或另一个与原始 DataFrame 兼容的 DataFrame。


语法

dataframe.pow(other, axis, level, fill_value)

参数

参数 描述
other 必需。一个数字、数字列表或另一个具有与原始 DataFrame 匹配的数据结构的对象。
axis 可选。一个定义,用于决定是按索引还是按列进行比较。
0 或 'index' 表示按索引比较。
1 或 'columns' 表示按列比较。
level 可选。一个数字或标签,指示在何处进行比较。
fill_value 可选。一个数字,或 None。指定在计算前如何处理 NaN 值。

返回值

一个包含结果的 DataFrame


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